Resultados

Variaveis com Maior Relevância:

Interpretação das variaveis: É notoória como para o modelo a variavel \(Absence\) (falatas/aussncia) se mostrou como a mais relevante para a resolução do problema

Métricas Random Forest Regressor:

Média R2: 0.82 Indica Bom ajuste; MAE: 1.25 Indica de baixa precisão média; MSE: 2.79 Indica que o modedelo está dentro de uma faixa tolerável, melhorando a precisão das previsões.

Esses achados corroboram a hipótese inicial: existe uma correlação significativa entre a presença dos estudantes e suas notas.

Análise de Overfitting (RandomForest)

Observe se o R² de treinamento é similar ao de teste, indicando menor propensão a overfiting

Métricas Regressão liniear :

• Mean Absolute Error (MAE): 3.41
• Mean Squared Error (MSE): 20.27
• R-squared (R²): 0.10

Interpretação dos modelos:

Estratégias voltadas para o aumento da frequência dos alunos podem levar a melhorias significativas no desempenho dos alunos. Essas percepções foram cruciais para demonstrar aos interessados a viabilidade da implementação do sistema RFID.